OpenAI часто упрекают в недостаточном внимании к продуктовой составляющей. Критикуют, что компания никак не может перестроиться с роли исследовательской лаборатории на полноценную коммерческую структуру.
В то же время Perplexity активно делает акцент именно на продукте. Их CEO в одном из недавних интервью заявил, что ключевое конкурентное преимущество компании заключается именно в тщательной работе над продуктовой частью.
Я решил провести небольшой эксперимент и сравнить два похожих инструмента — Deep Research от OpenAI и аналогичную функцию у Perplexity.
Deep Research однозначно рекомендую для проведения «кабинетных» исследований — лично я уже сэкономил пару десятков часов работы, подписка себя с лихвой окупила.
На первый взгляд оба продукта предлагают глубокое погружение в тему с подбором максимально релевантных источников. Но при детальном изучении становятся очевидны различия:
-Интерфейс заметно ориентирован на технологии. Пользователю предлагается множество моделей, среди которых непросто разобраться. Непонятно, какая модель лучше подходит именно для Deep Research.
-Deep Research встроен в основной интерфейс. После использования режима кнопка становится неактивной, требуется дополнительный клик для повторного использования, мне так показалось удобней.
Выбор режима Deep Research
-Более интуитивный интерфейс, ориентированный на конечного пользователя. Несмотря на то, что Perplexity использует множество моделей (OpenAI, Claude, Gemini, Grok), параметры выбора значительно упрощены.
Deep Research от Perplexity
-Deep Research вынесен в отдельную вкладку, но при необходимости мелких уточнений приходится вручную переключаться обратно или открывать новое окно. Также можно забыть выключить Deep Research, из-за чего простой запрос уходит в долгий режим обработки.
-Режим «Auto» вводит в заблуждение: на практике не всегда понятно, когда именно запускается Deep Research. Запросы вроде «сделай Deep Research на тему...» не всегда приводят к ожидаемому результату.
2. Точность, скорость и качество ответов:
-Ответы обычно более глубокие и тщательно проработанные, но подготовка занимает больше времени (по ощущениям примерно вдвое дольше, чем у Perplexity).
-Почти всегда запрашивает уточнения, что позволяет получить более релевантный результат, но при этом увеличивает время взаимодействия.
При больших и сложных запросах (например, сравнение 9 поставщиков по 30 параметрам) начинает выдавать ошибки или не справляется с объемом информации.
-Работает быстрее и не требует предварительных уточнений, сразу выдавая готовый результат, что удобно.
-Однако иногда это приводит к тому, что результаты получаются менее точными, и пользователю приходится повторять запросы несколько раз.
-При сложных запросах также теряет часть информации, не сообщая об этом напрямую: в моём случае вместо сравнения 9 поставщиков по 30 параметрам выдал только 4 поставщика по 20 параметрам без уведомления об ошибке.
3. Тарификация:
Deep Research ограничен: тариф Plus — 10 запросов в месяц, тариф PRO — 120 запросов.
Я достиг ограничения в 10 запросов в месяц от OpenAI
-Бесплатный тариф предоставляет до 5 запросов Deep Research в день.
-На платном тарифе нет ограничений.
4. Представление результатов:
Результат можно копировать с встроенными ссылками. Для экспорта результатов в PDF предлагается инструкция, явно неудобная и неподходящая массовому пользователю.
"Простенькая" инструкция как получить PDF
Позволяет удобно экспортировать отчет в PDF или DOC, оформленный в виде полноценного исследования со ссылками и источниками. Тут явно подумали о том, как будет использоваться это исследование.
Итоговое сравнение на примере сотрудников:
Если предположить, что это наши сотрудники, которым дали задание провести исследование, то оба инструмента похожи на начинающих сотрудников :
- Perplexity — прилежная девочка-практикантка: очень старается, стесняется уточнить детали, чтобы не подумали, что она чего-то не знает, красиво оформляет результаты, но иногда ей не хватает знаний и глубины, готова перерабатывать, боится потерять работу.
-ChatGPT — умный студент: знает очень много, уточняет детали, с но не особо задумывается о том, как удобно будут использовать полученные данные, явные проблемы с софт скилами, сами как-то разберетесь, не нравится не пользуйтесь, уходит ровно 18:00, у него и так дел полно, не очень боится потерять работу, занят получением новых знаний.
В целом оба инструмента довольно простые в использовании, Perplexity пользоваться чуть удобнее, и большинство моих задач решает. Видно, что продакты там действительно чуть больше думают о пользователях.Подписка стоит недорого, и если финансы позволяют, я бы брал оба инструмента, тем более в подписке не только Deep Research. Если что-то важное исследуете, запустить в обеих системах, можно рассматривать как два независимых кабинетных исследования. Если все же есть ограничения, а отчетов нужно делать много, то я бы взял Perplexity, все таки 10 запросов в месяц у OpenAI, по крайней мере в моем случае, это маловато, особенно когда во вкус входишь.
p.s. а еще я пишу про управление продуктами в своем тг-канале Inspired Product Manager
